• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 1998.12a
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• pp.444-449
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• 1998

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.5 no.5
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• pp.595-610
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• 1999

This paper presents a visual simulation tool for verification and validation(V&V) of design implications of the Object Behavior Chart developed in accordance with the existing real-time object's behavior design method. This tool can simulates the dynamic interactions using the executable simulation machine, that is EFSM(Extended Finite State Machine) and can detect various logical and temporal errors in the visual object behavior charts before a concrete implementation is made. For this, a LOTOS prototype specification is automatically generated from the visual Object Behavior Chart, and is translated into an EFSM. This system is implemented in Visual C++ version 4.2 and currently runs on PC Windows 95 environment. For simulation purpose, LOTOS was chosen because of it's excellence in specifying communication protocols. Our research contributes to the support tools for seamlessly integrating methodology-based graphical models and formal-based simulation techniques, and also contributes to the automated V&V of the Visual Models.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.324-326
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• 2012

기계 학습에서 입력 데이터의 차원을 줄이는 문제(dimension reduction)는 매우 중요한 문제 중의 하나이다. 입력 변수의 차원이 늘어남에 따라 처리해야하는 연산의 수와 계산 복잡도가 급격히 늘어나기 때문이다. 이를 해결하기 위하여 다수의 기계 학습 알고리즘은 명시적으로 차원을 줄이거나(feature selection), 데이터에 약간의 연산을 가하여 차원이 작은 새로운 입력 데이터를 만든다(feature extraction). 반면 사람이 여러 종류의 고차원 센서 데이터를 입력받아 빠른 시간 안에 정확하게 정보를 처리할 수 있는 가장 큰 이유 중 하나는 실시간으로 판단하여 가장 필요한 정보에 집중하기 때문이다. 본 연구는 사람의 정보 처리 과정을 기계 학습 알고리즘에 반영하여, 집중도를 이용하여 효율적으로 데이터를 처리하는 방법을 제시한다. 이 성질을 시각 하이퍼네트워크 모델에 반영하여, 효율적으로 고차원 입력 데이터를 다루는 방법을 제안한다. 실험에서는 시각 하이퍼네트워크를 이용하여 고차원의 이미지 데이터에서 행동을 분류하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 1999.12a
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• pp.557-562
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• 1999

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 1999.12a
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• pp.691-697
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• 1999

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2000.02a
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• pp.587-593
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• 2000

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 1997.12a
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• pp.401-408
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• 1997

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 1998.12a
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• pp.467-474
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• 1998

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.1720-1721
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• 2008

인간에게 있어서 시각 능력이란 정보 취득 및 처리 과정에 있어서 중요한 역할을 한다. 이러한 능력은 기계에 있어서도 자동화가 진전이 될수록 기계의 시각 능력 즉, 머신 비전의 기술이 중요한 역할을 한다. 따라서 산업이 발전함에 따라 머신 비전의 기술은 여러 분야에 걸쳐 요구되며, 이에 따른 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서도 산업 현장에 적용 할 수 있는 최적의 머신 비전 시스템 설계를 목적으로 하였으며, 그에 따른 PCB기판 검사 시스템에 대하여 연구하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1459-1460
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• 2015

안경을 제작하기 위하여 안경테 혹은 렌즈의 사이즈를 측정하는 기계를 취형기라 하며, 측정된 데이터를 사용하여 렌즈를 절삭하는 기계를 옥습기라 한다. 본 논문에서는 취형기를 통해 획득한 데이터를 3D 시각화 하는 방법에 대하여 서술한다. 취형기의 탐침자에서 획득된 데이터는 1024개, 즉 데이터당 약 $0.352^{\circ}$에 해당하는 각도로 획득한 데이터로 구성되며, 각 데이터는 취형기 중심에서 경계까지의 거리와 렌즈 혹은 안경테의 높이 데이터를 포함한다. 해당 데이터는 취형기에서 얻은 원통좌표계 형식의 원시 데이터 형태에서 OpenGL에서 사용하기 좋은 3차원 데이터 형식으로 나타낼 수 있도록 재가공하여 X, Y, Z 축 기반의 3차원 직교좌표계 형식으로 변환한다. 그 후, OpenGL을 사용하여 3D로 시각화하였다. 해당 데이터를 회전할 수 있도록 하기 위하여 쿼터니언 기반의 ArcBall을 사용하여 회전 가능하게 하였으며, 3D 시각화 된 결과를 확대/축소할 수 있게 하였다. 디스플레이에서 실제와 같은 크기로 출력하기 위하여 DPI를 활용한 축척 계산법을 사용하였고, 출력결과의 더 나은 시각화를 위하여 평균보간법을 사용하였다.